도시침수는 사회 기반시설에 파괴적인 영향을 끼치고, 재산 및 인명 피해의 원인이 되므로, 고해상도 고정확도 예측 정보를 활용한 선제적 대응이 중요하다. 하지만, 기후변화로 인한 강수 강도의 증가, 도시의 확장 및 고밀화 등 토지피복 변화, 홍수방어시설의 노후화 등 여러 요인들의 복합적인 영향으로 인해 도시침수의 정확한 재현 및 예측은 여전히 난제로 남아 있다. 천수 방정식(Shallow Water Equations)을 기반으로 하는 물리과정 모형은 신뢰도 높은 예측 결과를 제공할 수 있지만, Courant-Friedrichs-Lewy 조건 등의 제약으로 인해 대규모 도시 지역의 고해상도 실시간 예측에는 적합하지 않은 한계가 있다. 본 연구에서는 상대적으로 간단한 연산 규칙의 중첩을 통해 복잡계 물리 시스템을 모의하는 셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA) 기술에 기반한 도시침수 해석 모형인 CA-Urban을 개발하고, 미국 Oregon 주 북서쪽에 위치한 Portland시의 도심지역에 대해 침수해석의 적용성을 평가한다. 세부적으로는, 기존 셀룰러 오토마타 기반 침수해석알고리즘의 수치 진동(Oscillation) 문제에 대한 원인을 분석하고, 안정성 향상 방법인 셀 간 최대유량 제한, 가중치 적용 기법, 모형의 계산 효율성 향상을 위한 최적 적응 시간 단계 기법(Adaptive time step)의 적용 결과를 소개한다. 또한, 침투 및 증발산 등 물순환 요소 해석 모듈의 개발 성과 및 방향에 대해서 토의한다.
최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 청미천 유역의 가뭄 특성을 평가한 연구로 가뭄의 발생은 여러 요소가 연속적인 상관관계를 이루고 있으며, 가뭄지수 산정에 내재되어 있는 복잡성 및 불확실성으로 인해 다양한 가뭄지수를 적용하였다. 그 중 기상학적 가뭄지수는 강수량을 이용하여 산정하는 SPI(Standardiz d Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 바탕으로 산정하는 SPEI(Standardiz d Precipitation Evaportranspiration Index), 유효토양수분량을 바탕으로 산정하는 농업학적 가뭄지수인 PDSI(Palmer Drought Severity Index), 유출량을 이용하여 산정하는 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)의 지속기간 3개월, 6개월, 9개월에 따른 과거(1985년부터 2015년) 및 미래(2016년부터 2099년)의 가뭄특성을 파악하였다. 미래의 경우 기후변화 시나리오인 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 8.5를 이용하였으며, 농업학적 및 수문학적 가뭄지수는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형 모의를 통해 산출된 결과를 토대로 산정하였다. 과거 기간의 가뭄지수 산정 결과, 2015년과 2014년이 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 가장 극심한 가뭄을 나타냈으며, PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에는 높은 상관정도를 보였다. 과거를 포함한 미래 가뭄의 경우 현재(2011년부터 2020년까지), 가까운 미래(2021년부터 2040년까지), 중간 미래(2041년부터 2070년까지), 먼 미래(2071년부터 2099년까지)로 나누어 가뭄을 평가하였다. 평가 결과 현재의 경우 과거 기간의 가뭄과는 달리 2018년이 가뭄에 취약했으며, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 두 기후변화 시나리오는 가까운 미래와 중간미래가 취약함을 나타냈다. 상관계수의 경우 과거 결과와 마찬가지로 PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에 높은 상관정도를 나타냈다. 또한 빈도해석 결과 RCP 4.5에서 더 큰 변동성을 보였다. 현저히 적은 강수 및 기온 상승으로 인한 증발산량의 증가 등으로 인해 최근 들어 가뭄의 정도가 심해졌으며, 미래에는 더욱 더 심해질 전망으로 보여진다. 이를 평가하기 위해서는 본 결과에서 보듯이 각 각의 가뭄지수는 극한 가뭄의 발생 시기 및 강도에서 각기 다른 차이를 확인할 수 있기 때문에 가뭄 평가 시 다양한 형태의 가뭄지수 활용이 이루어져야 할 것이다.
현재 우리나라에서 지상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)와 ASOS(Automated Synoptic Observing System)기구가 한반도내 668개 지점에서 운영되고 있다. 이러한 장비는 지상관측장비로 하나의 지점에서 측정된 기상변량들이 특정 영역의 대푯값으로 사용되어지고 있다. 기존의 다양한 지점 단위의 수문 모형에서는 지상관측소를 통한 관측값을 적용하기에 어려움 없이 적절한 결과를 도출할 수 있었다. 컴퓨터의 발달로 인하여 복잡한 물리적 현상을 공간적으로 분석할 수 있는 모형의 구동이 가능해짐에 따라서 수문 분야에서도 다양한 분포형 해석 모형이 활발하게 개발 및 적용되고 있다. 지점 관측 자료는 공간적인 연속성을 반영하지 못하는 한계로 인하여 지점 관측자료를 이용한 공간자료의 생성 기법들이 사용되어지고 있지만 자연계에서 나타나는 정확한 공간적 현상을 재현해주지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 지점 관측의 한계를 해결하기 위하여 공간적인 관측이 가능한 레이더와 위성관측과 같은 원격 관측 장비들이 개발되어 공간적으로 연속성을 갖는 기상변량의 취득이 가능하여졌다. TRMM 강우자료는 지구 전체를 0.25도 약 25km 공간해상도를 갖으며 3시간 간격으로 제공되고 있다. 유역단위의 수문모형에 적용하기에 TRMM 강수자료의 공간해상도는 너무 커서 직접적인 적용에 어려움이 있다. 이러한 점에서 TRMM 자료의 상세화 기법을 통하여 수문모형에 적용이 가능한 1km 이하의 고해상도 자료를 생산하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 상세화 방법은 최종적으로 도출하고자 하는 공간해상도를 갖는 대체 변량(지표면 온도, 고도, 식생, 해수면 기압, 상대 습도, 대기온도, 풍향 등)을 이용하여 회귀분석의 형태로 분석이 이루어지고 있다. 그러나 대체 변량을 통해 도출된 상세화된 TRMM 강우는 간접적인 추정으로 인하여 정확한 결과의 도출에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 한반도내 지상 관측값을 공간적 자료로 변환하여 주는데 효과적으로 평가받는 PRISM 모형에 적용하여 기존 SVM 모형을 통한 TRMM 상세화 결과가 갖는 정확성을 평가해 보고 지점 관측자료의 보간 기법의 평가에 TRMM 자료를 활용하는 방안에 대해 평가해 보고자 한다.
기후변화로 인하여 전 세계적으로 이상기후가 진행되고 있다. 우리나라의 경우 홍수와 가뭄 등의 이상 강수가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 비점오염물질의 유출과 집적이 발생하고 있다. SWAT (Soil and Water Assessment Tool)과 HSPF (Hydrological Simulation Program)등의 다양한 모델이 비점오염의 유출을 모의하기 위하여 활용되고 있으나, 농장 단위에서 유역 단위까지 다양한 대상지역에 대한 장기 모의와 BMP적용에 따른 효율평가가 어려운 실정이다. Texas A&M Agrilife Research에서 개발한 APEX(Agricultural Policy Environmental eXtender model) 모형의 경우, 농장 단위에서 유역 단위의 대상지역에 대하여 최대 100년까지 일단위 모의가 가능한 특징이 있다. 하지만 APEX 모형은 개발된지 상당한 시간이 지났으며, 데스크탑 기반의 모형이므로 다양한 플랫폼에서의 활용이 어려운 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 1. 기존 데스크탑 기반의 APEX 모형을 웹에서 구동할 수 있도록 웹 기반 시스템을 구축하였으며, 2. 양분유출에 대한 모의 평가가 가능하도록 결과를 시스템화하는 모듈을 추가하였다. 또한, 3. 웹 기반 APEX 모형의 활용도를 위하여 최적관리기법을 적용할 수 있는 모듈을 개발 및 추가하였다. 본 연구의 결과는 향후 농업비점오염원 지역의 양분유출을 확인·예측하고 관리하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대하며, 최적관리기법을 활용한 저감 정책을 수립하기 위한 평가도구로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 기존 데스크탑 기반의 모형을 웹 기반으로 이전하였으므로, APEX 모형 혹은 다른 데스크탑 기반 모형들의 웹 이전을 통한 사용자 편의성 증대를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 아울러 본 연구의 결과는 APEX 모형의 작물 매개변수가 국내 환경에 최적화 되어있지 않으므로 정확한 BMP 저감효과 모의에는 한계가 있으므로, 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
사실 불일치 교정은 기계 요약 시스템이 요약한 결과를 실제 사실과 일치하도록 만드는 작업이다. 실제 요약 생성연구에서 가장 공통적인 문제점은 요약을 생성할 때 잘못된 사실을 생성하는 것이다. 이는 요약 모델이 실제 서비스로 상용화 하는데 큰 걸림돌이 되는 부분 중 하나이다. 본 논문에서는 원문으로부터 개체명을 가져와 사실과 일치하는 문장으로 고치는 방법을 제안한다. 이를 위해서 언어 모델이 개체명에 대한 문맥적 표현을 잘 생성할 수 있도록 학습시킨다. 그리고 학습된 모델을 이용하여 원문과 요약문에 등장한 개체명들의 문맥적 표현 비교를 통해 적절한 단어로 교체함으로써 요약문의 사실 불일치를 해소한다. 제안 모델을 평가하기 위해 추상 요약 데이터를 이용해 학습데이터를 만들어 학습하고, 실제 시나리오에서 적용가능성을 검증하기 위해 모델이 요약한 요약문을 이용해 실험을 수행했다. 실험 결과, 자동 평가와 사람 평가에서 제안 모델이 비교 모델보다 높은 성능을 보여주었다.
소프트웨어 정밀 검사는 품질 보증 활동 중 결함 제거율이 가장 높은 것으로 알려져 있지만, 비용과 시간이 가장 많이 소요되는 활동이다. 모든 프로젝트는 한정된 비용과 일정 제약을 가지고 있으므로 정형화된 프로세스로 이루어진 소프트웨어 정밀 검사를 프로젝트에서 산출된 모든 컴포넌트에 대하여 수행하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 소프트웨어 정밀 검사의 효과를 극대화 하기 위한 효율적인 접근 방법이 필요하며, 본 논문에서는 효율적인 소프트웨어 정밀 검사를 수행하기 위하여 요구사항 크기와 복잡도, 설계 복잡도, 코드 복잡도 평가에 기반한 컴포넌트 우선순위 선정 기법을 제안하고 평가한다.
모든 외재적 형식의 가뭄을 모니터링하고 예측 및 평가하기 위해서는 가뭄지수가 필수적 요소로써 이용된다. 일반적으로 가뭄지수는 단일지수(single index), 다중지수(multiple index), 복합지수(composite index)로 분류되며 대부분 강수량, 유출량, 토양 수분량 등과 같은 하나의 변수만을 사용하는 단일지수이다. 가뭄지수는 가뭄평가에 있어서 각각의 장단점이 있다. 하나의 변수를 사용하는 가뭄지수는 계산이 간편하지만 가뭄의 물리적 특성을 정확하게 반영할 수 없기 때문에 신뢰할 수 있는 가뭄평가에 충분하지 않다. CDI(Composite Drought Index)는 PDSI(Palmer Drought Index), ADI(Aggregate Drought Index), SWSI(Surface Water Supply Index)와 같은 다중지수의 개념을 착안하여 고안되었으며, 모든 가뭄 형태(농업적 수문학적 기상학적)와 관련된 강우량, 유출량, 정규식생지수(NDVI)를 변수로써 사용하였다. NDVI는 MODIS(Moderate resolution imaging spectroradiometer)에서 제공하는 16일 간격의 위성자료를 이용하여 계산되었고 이와 시간 스케일을 맞추기 위해 나머지 두 변수 또한 16일 시계열을 사용하였다. CDI는 (1)각 변수들의 시계열을 행렬로 나타내고 (2)이것을 정규화하여 무차원 행렬로 변환한 후 (3)연구 지역의 최고습윤상태(most wet condition) 및 최고건조상태(most dry condition)의 차이값을 기반으로 하여 산정된다. 본 연구에서는 상대적으로 다른 유역에 비해 장기적이고 연속적인 자료를 확보할 수 있으며 농경지와 산림지역 비율이 높은 낙동강 유역을 대상유역으로 설정하였으며, 2001-2013년 기간의 자료를 이용하였다. 그 결과 연구 기간 중 실제 발생했던 가뭄을 반영하는 것을 확인하였다. 또한 CDI는 다양한 변수의 활용으로 가뭄의 물리적 특성의 반영이 가능하며 연구 지역의 기상 조건에 직접적으로 관련된 결과를 나타낸다. 자료의 가용성에 따라 적용범위가 제한적일 수 있으나 입력값으로 사용된 변수와 시계열을 편의와 효율에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 따라서 CDI는 농업적, 수문학적, 기상학적 가뭄의 모든 관점을 통합하는 실용적 가뭄지수로써 사용될 수 있는 가능성을 포함하고 있다.
국내의 사면안정평가는 국토교통부, 국민안전처, 산림청 등의 주요 기관에서 사면을 구성하고 있는 토양특성과 사면경사 등을 평가할 수 있는 기준을 마련하고 있다. 대부분 경우 이 기준을 가지고 자연사면의 안정성에 대한 전반적인 평가가 이루어지고 있다. 하천관리에서는 다양한 요소들을 고려하여 계획이 수립되고 실행되고 있으며 이 중 산지와 기타 지역에서 유입유사는 그 정도에 따라 하천의 통수능력 감소와 하천생태계 교란 등의 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 이유에서 유사는 하천관리에 있어 매우 중요한 관리 대상이다. 그러나 현재 평가기준을 이용하여 사면의 붕괴 및 취약정도를 판단할 수 있으나 유역의 유사발생여부를 평가하기에는 상당한 오류를 가지게 된다. 본 연구에서는 사면평가기준을 통한 1차적인 평가와 강우로부터 발생하는 토양침식과 퇴적을 분석 결과를 적용한 종합적인 2차적인 평가를 수행하였다. (1)기존에 사용하고 있는 사면안정평가기준을 가지고 대상유역인 금호강유역의 토양특성에 대한 등급을 분류한다. (2)토층, 토지이용, 빈도별 강우자료 등 다양한 인자를 고려할 수 있는 C-SEM(Cell-based Sediment Erosion Model)을 이용하여 침식 및 퇴적 깊이를 계산한다. (3)사용하고 있는 평가기준과 침식 및 퇴적깊이에 대한 분석결과를 조합하여 금호강유역에서의 유사발생 평가를 위한 지도를 작성한다. 이 연구는 국가에서 제공하고 있는 유역관련 자료를 이용하여 대상유역에서 유사발생을 평가하고 유사발생 관련인자를 대상으로 평가기준을 제안하였다.
대학은 강좌에 대한 총체적인 가치를 정확하게 측정, 평가하여 효과적인 교육이 일어날 수 있도록 하여야 한다. 강의 평가는 강사로 하여금 강의의 질과 문제점을 인식시키고 강의의 질을 향상시킬 수 있는 기회를 제공할 뿐 아니라, 학생들에게 효과적인 학습의 기회를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 공학교육 강의 평가의 특성에 관하여 전반적인 고찰을 수행하였다. 특히 평가의 요소 및 속성 그리고 평가방법에 따른 효과와 문제점 등을 조사하였다. 효과적인 강의 평가 운영법 및 타당성에 대하여서도 연구 및 제안하였으며, 명지대학교 학생들을 대상으로 강의 평가에 대한 설문조사를 통해 그 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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